Data Science | Вопросы собесов

📌 Как оцениваеть, сколько нужно ждать, пока идет А/В тест ?



💬 Спрашивают в 14% собеседований



Оценка времени, необходимого для проведения A/B теста, включает несколько факторов. Основные из них — это размер выборки, требуемая статистическая мощность теста и допустимая вероятность ошибки (уровень значимости). Вот как можно оценить, сколько времени потребуется для проведения A/B теста:



1️⃣ Определение ключевых параметров



➕ Базовая конверсия (baseline conversion rate): текущий уровень конверсии в контрольной группе (группа A).



➕ Минимально значимый эффект (minimum detectable effect, MDE): минимальное изменение конверсии, которое вы хотите обнаружить.



➕ Уровень значимости (alpha): вероятность совершить ошибку первого рода (обычно 0.05).



➕ Статистическая мощность (power): вероятность того, что тест обнаружит эффект, если он существует (обычно 0.80 или 0.90).



2️⃣ Расчет необходимого размера выборки



Существует несколько способов рассчитать размер выборки, но один из наиболее распространенных — это использование формул для оценки мощности теста или специализированных инструментов. Примерный расчет может быть выполнен с помощью онлайн-калькуляторов или библиотек Python.

import statsmodels.stats.api as sms



# Параметры теста

baseline_conversion_rate = 0.10  # базовая конверсия 10%

minimum_detectable_effect = 0.02  # минимально значимое изменение 2%

alpha = 0.05  # уровень значимости

power = 0.80  # статистическая мощность



# Расчет размера выборки

effect_size = sms.proportion_effectsize(baseline_conversion_rate, baseline_conversion_rate + minimum_detectable_effect)

required_n = sms.NormalIndPower().solve_power(effect_size, power=power, alpha=alpha, ratio=1)



print(f"Необходимый размер выборки для каждой группы: {required_n:.0f}")

3️⃣ Определение продолжительности теста



После того как размер выборки рассчитан, необходимо определить, сколько времени потребуется для набора этой выборки. Это зависит от среднего количества пользователей или событий в день.

# Предположим, что у вас на сайт заходит 10,000 пользователей в день

daily_visitors = 10000



# Размер выборки для каждой группы

required_n_per_group = required_n



# Поскольку мы тестируем две группы, умножаем размер выборки на 2

total_required_n = required_n_per_group * 2



# Расчет необходимого времени

days_needed = total_required_n / daily_visitors



print(f"Необходимое количество дней для теста: {days_needed:.1f}")

4️⃣ Учет других факторов



➕ Сезонность и время суток: Убедитесь, что период теста охватывает все возможные вариации в поведении пользователей.



➕ Стабильность трафика: Важно, чтобы трафик был стабильным и представительным в течение всего периода теста.



Для оценки времени, необходимого для проведения A/B теста, необходимо:



1️⃣ Определить базовую конверсию, минимально значимый эффект, уровень значимости и статистическую мощность.



2️⃣ Рассчитать необходимый размер выборки с помощью статистических формул или специализированных инструментов.



3️⃣ Оценить количество времени, необходимое для набора этой выборки, исходя из среднего количества пользователей или событий в день.



4️⃣ Учитывать сезонные и временные факторы, чтобы обеспечить представительность данных.



Эти шаги помогут вам точно определить, сколько времени потребуется для проведения A/B теста и получения статистически значимых результатов.



🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ



🔒 База собесов | 🔒 База тестовых